A Sequential Statistical Approach towards an Optimized Production of a Broad Spectrum Bacteriocin Substance from a Soil Bacterium<i>Bacillus</i>sp. YAS 1 Strain
Notice bibliographique
Résumé
Bacteriocins, ribosomally synthesized antimicrobial peptides, display potential applications in agriculture, medicine, and industry. The present study highlights integral statistical optimization and partial characterization of a bacteriocin substance from a soil bacterium taxonomically affiliated as Bacillus sp. YAS 1 after biochemical and molecular identifications. A sequential statistical approach (Plackett-Burman and Box-Behnken) was employed to optimize bacteriocin (BAC YAS 1) production. Using optimal levels of three key determinants (yeast extract (0.48% (w/v), incubation time (62 hrs), and agitation speed (207 rpm)) in peptone yeast beef based production medium resulted in 1.6-fold enhancement in BAC YAS 1 level (470 AU/mL arbitrary units against Erwinia amylovora). BAC YAS 1 showed activity over a wide range of pH (1-13) and temperature (45-80 °C). A wide spectrum antimicrobial activity of BAC YAS 1 against the human pathogens (Clostridium perfringens, Staphylococcus epidermidis, Campylobacter jejuni, Enterobacter aerogenes, Enterococcus sp., Proteus sp., Klebsiella sp., and Salmonella typhimurium), the plant pathogen (E. amylovora), and the food spoiler (Listeria innocua) was demonstrated. On top and above, BAC YAS 1 showed no antimicrobial activity towards lactic acid bacteria (Lactobacillus bulgaricus, L. casei, L. lactis, and L. reuteri). Promising characteristics of BAC YAS 1 prompt its commercialization for efficient utilization in several industries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».